Теория вероятностей и математическая статистика

Представлены задачи по теории вероятностей и математической статистике и их реализация на языке Python. Описана технология работы с модулями scipy.stats и statistics, приведены необходимые теоретические сведения и формулы для решения рассмотренных задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы.

Рассмотрена методология общей теории организации выборочных методов в экономической и социальной статистике. Последовательно рассмотрены основные методы измерений в экономике, методы организации сбора и обработки данных выборочного статистического наблюдения, их анализа с помощью обобщающих показателей.

Пособие включает разделы: элементы теории множеств; основные формулы комбинаторики, случайные события, случайные величины.

В пособии представлены способы применения статистических методов в типовых случаях анализа экспериментальных данных в медико-биологических исследованиях. Издание посвящено изложению некоторых простых, но важных методов обработки числовых результатов наблюдений. Эти методы стали в последнее время обязательным этапом каждого исследования. Настоящее учебное пособие является попыткой изложения большого числа классических методов анализа и обработки наблюдений на минимальной аналитической основе. В ней описываются важнейшие оценки нормально распределенной случайной величины, сравнение и анализ серий наблюдений. Приводятся элементарные доказательства основных формул дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализа, некоторые принципы планирования эксперимента и последовательного анализа.

Пособие содержит необходимые теоретические сведения по таким разделам, как: элементы комбинаторики; случайные события и вероятность случайного события; теоремы сложения и умножения вероятностей; формула полной вероятности и формула Байеса; повторение испытаний; случайные величины и законы распределения случайных величин. Приведены примеры решения типовых задач. Имеются вопросы и задания для самостоятельной работы, а также необходимые для решения задач приложения. Пособие может быть использовано при самостоятельном изучении материала; подготовке к практическим занятиям и различным видам контроля; а также при работе в аудитории.

Основная цель учебника – дать читателю-гуманитарию представление о многомерных методах статистического анализа и вывода. Содержание издания является продолжением материала по математической статистике, изложенного в учебнике А. В. Дятлова и П. Н. Лукичева «Методы математической статистики в социальных науках». Приложение содержит статистические таблицы.

Данная книга – это второй том двухтомного пособия «Практикум по высшей математике». В нём представлены все основные разделы высшей математики: элементы математического анализа, линейной алгебры, аналитической геометрии,теории вероятностей и математической статистики. Во второй том входят следующие разделы: интегральное исчисление функций одной (действительной и комплексной) переменной и функций многих переменных; элементы векторного анализа, комплексного анализа и операционного исчисления; дифференциальные уравнения; элементы теории вероятностей и математической статистики. Каждый раздел содержит теоретический материал с большим количеством геометрических иллюстраций, образцы решения разнообразных задач, задачи для самостоятельного решения (в том числе достаточное количество прикладных задач). В конце книги приводятся ответы.

Раздел «Теория вероятностей» изучается с учетом базовых разделов дисциплины «Математика». Раскрываются вопросы, связанные со случайными событиями, вероятностями, алгеброй событий, случайными величинами, теоремами для случайных величин, математической обработкой информации.

Отражено содержание учебного курса «Математика». Изложены основные понятия и вопросы линейной и векторной алгебры, аналитической геометрии, математического анализа, теории вероятностей и математической статистики. Представлены иллюстрации и разобранные примеры задач. Содержит задания для самостоятельной работы обучающихся, вопросы для самоконтроля.

Важным приоритетом экономической политики Российской Федерации является развитие туризма. В тяжелых современных условиях функционирования туристской сфере необходима разработка новейших информационных возможностей и технологий сбора информационных данных. В настоящее время система статистического учета и анализа показателей деятельности в сфере туризма в Российской Федерации отсутствует, что вызывает множество погрешностей в процессе оценки экономического вклада туризма и его значимости. В монографии предложена современная система статистического учета в сфере туризма, сопоставимая с общепринятыми международными системами, основанная на современных методиках. Совершенствование системы управления туристской сферы создаст возможности ускоренного развития туризма и повышения его роли в социально-экономическом развитии страны. Законодательство приведено по состоянию на январь 2022 г.

Прямо сейчас человечество достигает новых высот научного понимания — и в тоже время, кажется, постепенно сходит с ума. Почему вид, меньше чем за год разработавший вакцины против ковида, погряз в фальшивых новостях, медицинском шарлатанстве и теориях заговора? Пинкер сразу отказывается от циничного клише, гласящего, что человек попросту нерационален — что это вечный троглодит, готовый среагировать на льва в траве ворохом предрассудков, слепых пятен, ложных умозаключений и иллюзий. В конце концов, это мы смогли открыть законы природы, преобразить планету, продлить и обогатить свою собственную жизнь и (не в последнюю очередь) вывести правила рациональности. На самом деле наш разум приспособлен не к одной только саванне плейстоценовой эпохи. Он прекрасно справляется везде, где не решаются научные или технологические вопросы, а люди, собственно, редко сталкиваются с чем-то подобным. Но они, увы, не умеют в полной мере пользоваться инструментами познания, которые сами и выработали за последние тысячелетия: логикой, критическим мышлением, теорией вероятности, представлениями о корреляции и причинности, а также оптимальными способами уточнять мнения и проводить в жизнь принятые решения — как в одиночку, так и коллективно. Этим инструментам не обучают в рамках типичных образовательных программ, и о них никогда до сих пор не рассказывали доходчиво в одной книге. Рациональность важна. Она помогает нам делать правильный выбор как на индивидуальном уровне, так и на уровне общества в целом и в конечном итоге является первопричиной роста социальной справедливости и нравственного прогресса. Пропитанная характерными для Пинкера проницательностью и юмором, «Рациональность» просвещает, вдохновляет и ободряет.

Содержание дисциплины «Спортивная метрология» – общие теоретические основы контроля в физическом воспитании и спорте. Автор старался избежать «перекоса» тематики в какую-либо сторону (измерения, метрологическое обеспечение измерительной и информационной аппаратуры, статистика). Исходя из того, что контроль нужно осуществлять с глубоким пониманием существа вопроса, в учебнике освещены кинезиологические подходы. Объем материала учебника значителен, поэтому преподаватель может опустить те или иные разделы по своему усмотрению и выбрать те, которые считает необходимыми. В качестве пособия к учебнику может служить выпущенный ранее словарь-справочник «Спортивная метрология» (М.: Советский спорт, 2004).

В учебном пособии изложены основные разделы линейной алгебры, аналитической геометрии, математического анализа, теории вероятностей и математической статистики, рассмотрены примеры решения типовых задач по всем разделам курса. Особое внимание в пособии уделено непараметрическим критериям статистики, которые получили интенсивное развитие в плане выработки новых критериев за последние годы. Содержание пособия соответствует государственному образовательному стандарту и программе по дисциплине «Математика».

В учебном пособии изложены математические методы анализа в менеджменте, их применение для аналитической обработки экономических показателей, определения количественных характеристик, построения экономико-математических моделей для прогнозирования эффективности экономической деятельности субъектов и процессов управления ими. Пособие содержит теорию и практику математических методов анализа в менеджменте, содержания лекционных и практических занятий, перечень контрольных вопросов для промежуточной аттестации по дисциплине. В пособие включен краткий курс теоретических сведений по дисциплине, приведены примеры типовых задач, наиболее часто встречающихся в профессиональной практике, и методы их решения. Цель пособия: повысить уровень профессиональной подготовки будущих менеджеров, повысить эффективность усвоения курса при очной и дистанционной формах обучения, повысить эффективность самостоятельной работы студентов. Пособие подготовлено на кафедре Биомеханики и информационных технологий.

Учебное пособие предназначено для изучения математических методов анализа, используемых в практике учебных и тренировочных процессов ФКиС, в обеспечении корректного анализа результатов соревновательной деятельности. В учебном пособии изложены математические методы анализа измерений в ФКиС, их применение для статистической обработки результатов контроля и планирования учебно-тренировочного процесса, мониторинга и анализа показателей физического состояния спортсменов, прогнозирования и моделирования в физической культуре и спорте. Пособие содержит теорию и практику математических методов анализа в спорте, планы лекционных и практических занятий, перечень контрольных вопросов для промежуточной аттестации по дисциплине. Пособие подготовлено на кафедре Биомеханики и информационных технологий.

В учебном пособии рассматриваются модели организационного управления, описываемые и исследуемые с помощью теории графов, теории группового выбора, теории вероятностей, компьютерной имитации. Математическая формализация играет ведущую роль в управлении организационными системами различного типа как междисциплинарного направления исследований и практической работы.

Настоящее пособие составлено на основе олимпиадных задач по математике преподавателями факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова. Пособие содержит теоретический материал, подборку задач, а также указания и решения к большинству задач.

Методические указания содержат краткую теорию по математическому планированию эксперимента, описываются способы построения моделей, расчет коэффициентов моделей и их статические оценки. Выполнение практических заданий может способствовать лучшему освоению лекционного материала,обеспечивать формирование у студентов навыков использования методов математической статистики для обработки медико-биологических данных. Освоение дисциплины «Планирование биотехнического эксперимента» необходимо как предшествующее для изучения следующих дисциплин: «Основы моделирования биологических процессов и систем», «Управление в биотехнических системах».

Учебник предназначен для изучения алгебры и начал математического анализа в 11 классе общеобразовательных организаций. В нём предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный интерес к алгебре и началам математического анализа. Учебник соответствует Федеральному государственному образовательному стандарту среднего общего образования.

Учебник предназначен для углублённого изучения алгебры и начал математического анализа в 11 классе. В нём предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный интерес к математике. Содержание учебника соответствует Федеральному государственному образовательному стандарту среднего общего образования.

Особенностью учебника является отсутствие традиционного деления на алгебру и начала математического анализа и геометрию. Курс построен так, чтобы подчёркивать единство подходов и методов и не допускать «ликвидации» одного из предметов на длительный срок. Материал учебника разделён на три уровня: обязательный для всех учащихся, более сложный и наиболее трудный.

Представлены возможности использования математических методов и моделей в современной экономике для изучения и прогнозирования, оценки вероятности тех или иных событий. Приведены основные формулы и примеры расчетов для практического применения.

Издание предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки «Лесное дело» заочной форме обучения, квалификация бакалавр.

Методические рекомендации содержат задания и учебный материал по основным темам учебной программы для проведения практических и семинарских занятий.

Изложены основные сведения по математической статистике, необходимые для решения практических задач. Приведен теоретический материал, примеры решения задач по математической статистике. Большинство задач решено с использованием программных сред Excel и Scilab. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы.

На современном уровне представлена эконометрика — наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. В учебник включены основные эконометрические методы: выборочные исследования, метод наименьших квадратов, анализ динамики цен. Большое внимание уделено экспертным технологиям. Подробно разобраны методы анализа экспертных упорядочений. Теория измерений нацелена на выбор адекватных методов расчетов. Проанализированы методы построения интегральных показателей (рейтингов). Дано представление о математических методах анализа экспертных оценок в рамках статистики нечисловых данных. Каждая глава учебника — это введение в большую область эконометрики. Приведенные литературные ссылки помогут выйти на передний край теоретических и прикладных работ, познакомиться с доказательствами теорем, включенных в учебник. Материал учебника соответствует курсам лекций, которые авторы читают в Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана и Российском государственном геологоразведочном университете им. Серго Орджоникидзе.

Евгений Анатольевич Дмитриев вошел в историю российского почвоведения как ученый, многие работы которого посвящены применению статистических методов для исследования почв. Созданный им учебник «Математическая статистика в почвоведении» выдержал пять переизданий и не потерял своей актуальности в настоящее время. Теоретические работы Е.А. Дмитриева посвящены исследованиям генезиса данных о почве и почвенном покрове. Случайное и закономерное в приложении к почвенному покрову, проблемы адекватной организации почвенного эксперимента, предметная обоснованность статистических выводов, математика и классификация почв - вот далеко не полный перечень проблем, охватываемых в его исследованиях. На Всероссийской научной интернет-конференции с международным участием, посвященной 90-летию со дня рождения заслуженного профессора Е.А. Дмитриева, были представлены разнообразные работы, в которых используются идеи Е.А. Дмитриева.

Учебное пособие представляет собой практическое руководство по математической статистике для юристов, не имеющих специального математического образования. На примерах разбираются практические ситуации использования методов математической статистики в работе органов МВД. Является частью магистерского курса «Научные исследования в профессиональной деятельности».

В учебном пособии представлены материалы для проведения практических занятий по учебной дисциплине «Математическая статистика в почвоведении и экологии». Рассматриваются элементы теории вероятностей, законы распределения дискретных и непрерывных случайных величин. Приведены основные приемы первичной обработки данных, точечного и интервального оценивания параметров распределений, дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализы. Большое внимание уделяется непараметрическим методам.

Третья книга учебника состоит из двух частей. Первая часть содержит основы психодиагностики и включает описание более 120 стандартизированных и проверенных психодиагностических методик, предназначенных для исследования детей от 2–3 до 16–17 лет, а также учителей, родителей. Во второй части имеются сведения по организации и проведению научного психологического исследования и дается описание методов математической статистики.

В учебном пособии рассматриваются вопросы статистической обработки данных динамического наблюдения за окружающей средой. Изложены основы измерений и количественного описания данных в экологии. Подробно рассмотрены статистические гипотезы, методы их проверки с применением различных статистических критериев, алгоритмы принятия статистических решений, оценки вероятности ошибок и принципы содержательной интерпретации полученных результатов. Представлены параметрические и непараметрические методы сравнения, варианты многофункциональных статистических критериев, критерий соответствия хи-квадрат, основы корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа при ведении экологического мониторинга.

В пособии систематически описаны основы теориии случайных процессов и приводятся примеры построения моделей временных рядов для реальных объектов. Материалы, предложенные в данном пособии, связаны с решением широкого круга задач и предназначены для студентов направлений, получающих углублённую математическую подготовку. Пособие также будет полезно инженерам, аспирантам, научным работникам, применяющим в расчётах математические методы.

Предлагаемое учебное пособие предназначено для самостоятельной работы обучающихся очной и заочной форм обучения по направлению подготовки 35.03.06 - Агроинженерия при изучении дисциплин «Математика», «Информатика» и «Информационные технологии».

Учебное пособие предназначено для практических занятий по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика». В работе изложен теоретический материал и приведены примеры решения задач по теории вероятностей. Материал подразделен на девять тем и сгруппирован таким образом, чтобы на аудиторном занятии изучались одна-две темы. В рамках каждой темы предлагаются упражнения для самостоятельной работы. Приложение А содержит пример варианта контрольной работы.

Учебное пособие содержит краткий обзор задач оптимального приема сигналов. Основная часть посвящена изложению байесовского принципа обнаружения и различения сигналов в радиотехнических системах.

Учебное пособие подготовлено для студентов 1–2 курсов очного и заочного отделений, изучающих теорию вероятностей и математическую статистику в объеме семестрового курса. Пособие содержит индивидуальные домашние задания.

Учебное пособие состоит из пяти разделов, характеризующих используемые в психологии математические методы. Содержит задачи для самостоятельной и аудиторной работы, примеры решения. В приложении имеются необходимые статистические таблицы.

Рассмотрены наиболее распространенные методы математической обработки данных (описательная статистика и анализ распределений, сравнение двух средних для независимых и зависимых переменных, однофакторный и двухфакторный дисперсионный анализ, регрессионный анализ, корреляционный анализ, анализ таблиц сопряженности для качественных признаков, иерархический кластерный анализ, анализ главных компонент и факторный анализ, дискриминантный анализ). Показана техника выполнения этих методов средствами Пакета анализа MS Excel и (в случае многомерных методов) средствами пакета StatSoft STATISTICA.

В учебном пособии представлены основные темы и задания, соответствующие рабочей программе по дисциплине «Математика и математическая статистика».

Дисциплина «Основы математической обработки информации» отно- сится к базовой части Б.1. Б. 7. В соответствии с учебным планом дисциплина изучается на 1 курсе по очной форме обучения. Итоговая форма контроля: зачет. Дисциплина «Основы математической обработки информации» является предшествующей изучения дисциплин «Информационные технологии в образовании», «Методика обучения и воспитания по безопасности жизнедеятельности», «Основы научно-методической деятельности».

Дисциплина «Основы статистической обработки информации» отно- сится к базовой части дисциплины по выбору Б1.В.ДВ.04.01. В соответствии с учебным планом дисциплина изучается на 1 курсе по очной форме обучения. Итоговая форма контроля: зачет. Для успешного освоения дисциплины необходимы входные знания, умения и навыки студента по следующим дисциплинам: школьный курс информатики. Дисциплина «Основы статистической обработки информации» является предшествующей изучения дисциплин «Информатика», «Основы научнометодической деятельности», прохождение преддипломной практики и написания выпускной квалификационной работы.

Дисциплина «Основы статистической обработки информации» отно- сится к базовой части дисциплины по выбору Б1.В.ДВ.03.01. В соответствии с учебным планом дисциплина изучается на 2 курсе по заочной форме обучения. Итоговая форма контроля: зачет. Для успешного освоения дисциплины необходимы входные знания, умения и навыки студента по следующим дисциплинам: школьный курс информатики. Дисциплина «Основы статистической обработки информации» является предшествующей изучения дисциплин «Информационные технологии в ФКиС», «Основы научно-методической деятельности в сфере ФКиС», прохождение преддипломной практики и написания выпускной квалификационной работы.

Дисциплина «Математические методы в физической культуре и спорте» относится к части, формируемой участниками образовательных отношений, к обязательным дисциплинам Блока дисциплин: Б1. В.О2. В соответствии с учебным планом дисциплина изучается на 1 курсе в 1-м и 2-ом семестрах по заочной форме обучения. Итоговая форма контроля – экзамен. Для успешного освоения дисциплины необходимы входные знания, уме- ния и навыки студента по математике и информатике в объеме средней школы.

Дисциплина «Основы статистической обработки информации» относится к базовой части дисциплины по выбору Б1.В.ДВ.04.01. В соответствии с учебным планом дисциплина изучается на 3 курсе по заочной форме обучения. Итоговая форма контроля: зачет. Для успешного освоения дисциплины необходимы входные знания, умения и навыки студента по следующим дисциплинам: школьный курс информатики. Дисциплина «Основы статистической обработки информации» является предшествующей изучения дисциплин «Информатика», «Основы научно-методической деятельности», прохождение преддипломной практики и написания выпускной квалификационной работы.

Дисциплина «Математическая статистика» относится к вариативной части (дисциплины по выбору) образовательной программы Б1.В.ДВ.2.1. В соответствии с учебным планом дисциплина изучается на 2 курсе, по очной форме обучения. Вид промежуточной аттестации (итоговая форма контроля): зачет. Приступая к изучению данной дисциплины, аспирант должен обладать знаниями информатики, математики, биомеханики, педагогики, теории и методики физического воспитания. В процессе обучения дисциплина базируется на знаниях, умениях и навыках, приобретенных аспирантами при изучении предшествующих дисциплин.

Учебно-методическое пособие предназначено для направлений подготовки магистратуры 05.04.02 География, 05.04.06 Экология и природопользование, 06.04.01 Биология, охватывает вопросы обработки экспериментальных данных. В пособии в доступной форме изложены методы статистической обработки результатов научных исследований с использованием MS Excel. Может быть использовано студентами, научными сотрудниками и преподавателями при подготовке дипломных проектов, диссертационных работ и научных статей.

Термин «электронные формулы» применительно к теории вероятностей употребляется впервые для обозначения принципиально новой технологии компьютеризации математического аппарата прикладной теории. Язык электронных формул не копирует стиль аналитических формул, однако имеет адекватную компьютерную поддержку в виде специально разработанной библиотеки программ и классов в объектно-ориентированной среде MATLAB. Контекстно-зависимое применение программного обеспечения классов объектов обусловливает принципиальное преимущество электронных формул, оперирующих числовыми типами и объектами классов. В монографии систематически по разделам теории вероятностей приведены теоретические обоснования электронных формул и многочисленные примеры их применения в решении характерных вероятностных задач. Предлагаемая технология решения вероятностных задач развивалась в течение ряда лет как методическое обеспечение цикла дисциплин, читаемых автором на выпускающей кафедре «Высокоточные летательные аппараты» МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Рассмотрены методологические основы теории сложных технических систем (СТС), изложены основные положения системного подхода к процессу проектирования, составляющие суть информационной технологии разработки образцов техники. Исследованы и сопоставлены различные методы подготовки исходной информации, выбора математических моделей функционирования СТС, поиска наилучших технических решений. Рассмотрены вопросы построения математических моделей боевых операций для военно-экономической оценки вооружения и последующего выбора образца, отвечающего предъявляемым к нему требованиям.

Рассмотрены методика спектральных преобразований в алгоритмах имитации случайных процессов, а также математический аппарат спектральных преобразований и пример его использования на конкретных системах базисных функций.

Приведены краткие теоретические сведения, примеры с подробными объяснениями, задачи для самостоятельного решения. Представлено введение в теорию нейронных сетей. Задачи рассматриваются с позиций нейрокомпьютерной математики к постановке физических задач. Учебное пособие поможет студентам старших курсов овладеть методами нейросетевых технологий, которые широко используются при решении задач прикладного характера.